FootfallCam 애플리케이션
AI 워크플로 자동화로 비즈니스에 적합한 애플리케이션 선택
“최대 판매 잠재력을 지닌 새 매장을 열기 위한 이상적인 위치를 결정합니다.”
비즈니스 과제
운영 관리자는 특정 위치의 고객 수와 판매 잠재력에 대한 제한된 가시성으로 인해 매장을 열거나 닫는 결정을 내리는 데 어려움을 겪는 경우가 많습니다.
해법
FootfallCam AI는 내장된 인구 통계 데이터를 활용하여 집수 지역 통찰력을 제공하므로 운영 관리자는 직관에만 의존하는 대신 데이터 기반 결정을 내릴 수 있습니다.
"매장을 최대 판매 잠재력으로 이끌 달성 가능한 판매 목표를 정의합니다."
비즈니스 과제
혼합된 매장 성과 영역에서 영업 관리자는 특정 매장의 잠재력을 최대한 활용하는 데 어려움을 겪습니다. 그들은 정점에 도달했는지, 아니면 더 이상의 잠재력이 아직 개발되지 않은 상태인지 궁금해합니다.
해법
각 소매점은 독특합니다. FootfallCam AI는 공유 특성을 기반으로 매장을 지능적으로 분류하고, 각 클러스터 내에서 성능을 벤치마킹하고, 달성 가능한 목표 세트를 추천하여 개별 매장의 판매 목표를 최적화합니다.
“가장 높은 ROI를 달성하기 위해 가장 효과적인 마케팅 지출 할당을 파악하는 것입니다.”
비즈니스 과제
마케팅 관리자가 각 이벤트에 대한 지출, 방문객 수, 판매를 효과적으로 추적하기 위해 다양한 소스의 데이터를 저글링할 때 문제가 발생합니다.
해법
FootfallCam AI는 빅 데이터 및 AI 기반 시장 인텔리전스를 활용하여 과거 캠페인을 기반으로 리프트율을 예측하고 정량화합니다. 지속적으로 학습하고 이벤트 효과를 평가하며 미래 결과를 지능적으로 예측합니다.
"현재 직원 급여 지출을 유지하면서 생산성과 생산량을 늘리는 것입니다."
비즈니스 과제
매장 관리자는 과거 및 예상 방문객 수 데이터에 대한 액세스가 부족하여 정보가 없는 직원 명단을 추측만으로 계획하게 되므로 어려움에 직면합니다.
해법
FootfallCam AI는 과거 발자국 및 날씨와 같은 다양한 데이터 세트를 통해 최적의 인력 수준을 권장합니다. 이상적인 직원 수를 결정하기 위해 AI 권장 사항을 채택함으로써 소매점은 불필요한 인건비 낭비를 피하는 동시에 고객 경험을 향상시킬 수 있습니다.
